从最便宜到最匹配:大数据能为OTA做些什么?

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OTA需要了解大数据领域正在发生什么事情以及它们如何融入该领域。也就是说,互联网企业应该从注重拥有数据转向如何从所有数据当中获得价值。 大量在Q酒店显示“满房”的酒店,在携程、艺龙还是可以预订的,可见新产品目前最需要的是扩大酒店覆盖面,给用户更多的选择空间和基于智能算法上的精准匹配。 “当你搜索时,你想快速得到准确的信息,这不再是关于寻找最便宜或者距离最近的酒店,而是关于寻找最受青睐的、与出行目的更匹配的酒店。”预订服务巨头Amadeus公司执行副总裁Herve Couturier在其公司发布的报告中说,“这是在线旅游服务代理商(OTA)在大数据时代面临的最大机遇。” 在携程、艺龙等大型OTA解决了基本的酒店覆盖率问题后,向用户精准地推荐适合他们的酒店成为下一阶段酒店预订应用竞争的核心,由7天连锁酒店的创始人和前CEO创始人郑南雁创办的初见公司,推出的移动应用Q酒店带来的就是这样一种以大数据为核心的销售思路的转换。 Q酒店把用户的住店需求分为九大偏好和三大场景。用户在喜好设置中的9个标签中选择自己最重视的4个喜好,这些标签包括房间舒适、装修精致、服务周到、近中心区等;再从搜索设置中选择此次住酒店的原因,即出差、旅行和约会中择其一;最后通过智能算法对“用户喜好+所处场景+酒店自身”进行三维匹配,用户就能在应用中看到和自己喜好度最匹配的酒店信息。当同一个用户使用Q酒店的频次不断积累,系统还会根据用户的历史行为记录自动分析其潜在喜好,提醒用户进行修正,Q酒店成为一款了解用户个性化需求的酒店预订App。 在这个过程中,酒店自身的标签设置也是基于大数据形成的,根据酒店已经积累的历史用户评论,Q酒店通过语义分析和关键词聚类等技术,把原本已有的大量UGC内容进行结构化整理,变成能够与用户喜好和场景相匹配的维度。这些数据来源于3个方面:商务团队直接签约的酒店,由酒店提供相应的数据接口;和OTA合作,由OTA提供酒店数据;从网上搜索酒店信息,由编辑进行整理后录入系统。 不过在使用Q酒店时,大量显示“满房”的酒店,在携程、艺龙还是可以预订的,可见这个搭上大数据列车的新产品目前最需要的是扩大酒店覆盖面,给用户更多的选择空间和基于智能算法上的精准匹配。 哈佛商学院的访问教授Thomas Davenport认为:“OTA需要了解大数据领域正在发生什么事情以及它们如何融入该领域。也就是说,互联网企业应该从注重拥有数据转向如何从所有数据当中获得价值。” OTA的大数据已经引起了互联网巨头的关注。最近,腾讯以60亿美元的估值收购携程网51%股份的消息传出后,携程网股价应声上涨6%,业界纷纷预测,60亿美元买的是携程5000万用户的出行数据,借此填补腾讯在数据手机方面的空缺。虽然携程已经否认了这项谈判,是不是公司重要行为的烟雾弹也未可知。 携程内部与大数据相关的项目也是目前的重点,据负责携程火车票业务的陈刚透露:“携程每完成一笔纯火车票代购交易,就要贴5元成本费。现在,携程还要推‘买铁保行送礼品卡’,继续做亏本买卖,和其他做火车票业务的电商竞争。为什么?就是要利用庞大的火车票出行人群的数据,制定产品矩阵。他们拿了礼品卡之后会预订哪些酒店,进行深度的数据挖掘,继而根据每个用户的喜好、收入水平等进行精准推荐。” 来源:数字商业时代     作者:蔡佩爽
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